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计算与推断思维 六、可视化

当bin或hist使用bin参数调用时，图只考虑在指定bin中的值。 一旦数值已经分入桶中，所得数量可以用来使用bin_column命名参数来生成直方图，以指定哪个列包含桶的下界。...每个条形的高度是桶中的元素的百分比，除以桶的宽度。 译者注：存在很多种直方图，比如频数直方图、频率质量直方图和频率密度直方图。它们的纵轴数值不相同，但是图形形状是一样的。...不等的桶 直方图相比条形图的一个优点是，直方图可以包含不等宽度的桶。 以下将Millions中的值分为三个不均匀的类别。...生成的图表与直方图具有相同的形状，但这些桶的宽度均相等，尽管纵轴上的数字不同。...直方图的条形可以具有不同的宽度，并且是连续的。 条形图中条形的长度（或高度，如果垂直绘制）与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量；直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。

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单变量图的类型与直方图绘图基础

单变量图的类型 1.直方图（histogram plot） 直方图是一种用于表示数据分布和离散情况的统计图形，它的外观和柱形图相近，但表达的含义和柱形图却相差较大。...首先需要对数据组进行分组，然后统计每个分组内数据元的个数，最后使用一系列宽度相等、高度不等的长方形来表示相应的每个分组内的数据元个数。...直方图 在 Matplotlib 中，我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...当参数 bins 的值为整数时，定义范围内等宽 bin 的数量。当参数 bins 的值为自定义数值序列时，定义 bin 边缘数值，包括第一个 bin 的左边缘和最后一个 bin 的右边缘。...由于概率密度函数结果是归一化的，即曲线下方的面积为 1，而直方图的总面积是样本数和每个 bin 宽度的乘积，因此，对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘的结果进行绘制，即可将绘制的曲线缩放到直方图的高度

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R数据科学|5.3课后习题解答

因为长度总是小于宽度，否则长度就叫做宽度。通过搜索钻石长度、宽度和深度的定义。深度可以表示为钻石的长度/宽度的百分比，这意味着它应该小于长度和宽度。...#> #> 1 0.99 23 #> 2 1 1558 问题四 比较并对比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方图时的功能...如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发生什么情况？ 解答 在计算和绘制图形后，coord_cartesian()函数将放大由限制指定的区域。因为已经计算了直方图容器，所以它不受影响。...geom_histogram(mapping = aes(x = price)) + coord_cartesian(xlim = c(100, 5000), ylim = c(0, 3000)) #> `stat_bin...但是，在计算与直方图相关的统计数据之前xlim()和ylim()函数会影响操作。因此，在计算箱子宽度和计数之前，将删除x和y界限之外的值。这可能会影响直方图的外观。

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人工智能 | LightGBM模型详解

概括来说，LightGBM 主要有以下特点： 基于 Histogram 的决策树算法 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征（Categorical Feature...直方图算法思想是： 将连续的浮点特征离散成 k 个离散值，并构造宽度为 k 的 Histogram。 遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。...因为预先设定了 bin 的范围，构建直方图时不需要对数据进行排序。 直方图保存『划分阈值』、『当前bin内样本数』、『当前bin内所有样本的一阶梯度和』。...7.类别型特征支持 大多数机器学习工具都无法直接支持类别型特征，我们会先将其编码再做后续建模，如果使用 one-hot 这种编码方式还会降低空间和时间效率。...8.并行支持与优化 LightGBM 原生支持并行学习，目前支持『特征并行』和『数据并行』的两种，LightGBM 针对这两种并行方法都做了优化。

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人工智能|LightGBM模型详解

概括来说，LightGBM 主要有以下特点： 基于 Histogram 的决策树算法 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征（Categorical Feature...直方图算法思想是： 将连续的浮点特征离散成 k 个离散值，并构造宽度为 k 的 Histogram。 遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。...因为预先设定了 bin 的范围，构建直方图时不需要对数据进行排序。 直方图保存『划分阈值』、『当前bin内样本数』、『当前bin内所有样本的一阶梯度和』。...7.类别型特征支持 大多数机器学习工具都无法直接支持类别型特征，我们会先将其编码再做后续建模，如果使用 one-hot 这种编码方式还会降低空间和时间效率。...8.并行支持与优化 LightGBM 原生支持并行学习，目前支持『特征并行』和『数据并行』的两种，LightGBM 针对这两种并行方法都做了优化。

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你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

直方图 8. 面积图 9. 地图 10. 其他 0....kind="line") #等价于 df.plot_bokeh.line() 折线图 在绘制过程中，我们还可以设置很多参数，用来设置可视化图表的一些功能： kind : 图表类型，目前支持的有...直方图 在绘制直方图时，有不少参数可供选择： bins：确定用于直方图的 bin，如果 bins 是 int，则它定义给定范围内的等宽 bin 数量（默认为 10），如果 bins 是一个序列，它定义了...bin 边缘，包括最右边的边缘，允许不均匀的 bin 宽度，如果 bins 是字符串，则它定义用于计算最佳 bin 宽度的方法，如histogram_bin_edges所定义 histogram_type...也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False

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CheckM：基因组质量评估

/18S CheckM还提供了一系列作图工具，用于bins质量可视化，如下所示： bin_qa_plot：绘制bin完整度、污染度和异质性条形图 gc_plot：绘制每个bin的不同序列GC含量分布直方图及误差图...coding_plot：绘制每个bin序列的编码密度（coding density，CD）直方图及误差图 tetra_plot：绘制bin每条序列与bin平均四核苷酸频率的距离（tetranucleotide...distance，TD）直方图及误差图 dist_plot：将以上三个图形绘制在一起 其中dist_plot使用方法如下所示： checkm dist_plot [Options] out_folder...图像中GC bars宽度，默认为0.01 -2, --td_bin_width 图像中TD bars宽度，默认为0.01 -3, --cd_bin_width 图像中CD bars宽度，默认为0.01...metabat_bins checkm_Nx_plots 评估结果如下所示： 另外两个相似的作图命令： len_plot：每个bin累积序列长度 len_hist：每个bin序列长度直方图 使用marker_plot

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Python 绘图，我只用 Matplotlib

02 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。例如，某年级学生的身高分布情况，如图4-1所示。 ? 图4-1 直方图 直方图与柱状图的区别有以下几点： 1....柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。 2....直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。 3....使用Matplotlib的hist()函数绘制直方图，hist()函数的一般用法为： ? 主要参数说明如下： • bins：直方图中箱子 (bin) 的总个数。个数越多，条形带越紧密。...示例：直方图 本例文件名为 “PythonFullStackChapter07mpl_hist01” 显示直方图。其完整代码如下： ? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图

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图解机器学习 | LightGBM模型详解

直接支持类别特征（Categorical Feature） Cache命中率优化 基于直方图的稀疏特征优化 多线程优化 4.决策树算法 1）XGBoost：Pre-sorted算法 XGBoost使用的是...直方图算法思想是： [7af8c7d51265a4c89f35ad91f50bcb45.png] 将连续的浮点特征离散成k个离散值，并构造宽度为k的Histogram。...因为预先设定了bin的范围，构建直方图时不需要对数据进行排序。 直方图保存「划分阈值」、「当前bin内样本数」、「当前bin内所有样本的一阶梯度和」。...7.类别型特征支持 大多数机器学习工具都无法直接支持类别型特征，我们会先将其编码再做后续建模，如果使用one-hot这种编码方式还会降低空间和时间效率。...8.并行支持与优化 LightGBM原生支持并行学习，目前支持「特征并行」和「数据并行」的两种，LightGBM针对这两种并行方法都做了优化。

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​数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

一般来说，我们可以说花瓣长度值相对较低的花的花瓣宽度值也相对较低。此外，花瓣长度值相对较高的花朵也具有花瓣宽度值相对较高的值。此外，我们可以用一条线来总结这种关系。...但是蓝色的被认为是异常值，因为它远离代表数据集中最大可变性方向的线（长轴回归）。因此，引入了马哈拉诺比斯度量来解决这个问题。...⑪ 卡方距离 卡方距离通常用于计算机视觉中，同时进行纹理分析，以发现归一化直方图之间的（不同）相似性，称为“直方图匹配”。 直方图匹配。...这种比较是通过计算每对 n 个 bin 的直方图之间的卡方距离来进行的。...pydist2 当前支持的测量距离的方法列表可在阅读文档中找到[9]。

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文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib

直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。例如，某年级学生的身高分布情况，如图4-1所示。 ?...图4-1 直方图 直方图与柱状图的区别有以下几点： （1）柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。...（2）直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。...使用Matplotlib的hist()函数绘制直方图，hist()函数的一般用法为： ? 主要参数说明如下： • bins：直方图中箱子 (bin) 的总个数。个数越多，条形带越紧密。...示例：直方图 本例文件名为 “PythonFullStackChapter07mpl_hist01” 显示直方图。其完整代码如下： ? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图

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LightGBM原理与实现

问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。...基于Histogram的决策树算法 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 直方图做差加速直接 支持类别特征(Categorical Feature) Cache命中率优化 基于直方图的稀疏特征优化多线程优化...1.2 Histogram算法 直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数（其实又是分桶的思想，而这些桶称为bin，比如[0,0.1)→0, [0.1,0.3)→1），同时构造一个宽度为...1.5 直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到多维的0/1特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很常用的。...据我们所知，LightGBM是第一个直接支持类别特征的GBDT工具。 2.

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matplotlib.pyplot中的hist函数

区分直方图与条形图： 条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义...由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。...label=None, stacked=False, hold=None, **kwargs) x : (n,) array or sequence of (n,) arrays 这个参数是指定每个bin...(箱子)分布的数据,对应x轴 bins : integer or array_like, optional 这个参数指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图 normed : boolean...edgecolor: 直方图边框颜色 alpha: 透明度 histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’ #

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机器学习｜LightGBM

其思想是将连续的浮点特征离散成k个离散值，并构造出一个宽度为k的直方图，然后遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。在进行特征选择时，只需要根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。...直方图算法的原理很简单，首先要做的就是把浮点型数据转化为bin数据（图中灰色到红色的过程），我们首先要确定对于每一个特征需要多少个桶（分割为多少个数据范围），然后均分，将属于该桶的样本数据更新为bin的值...直方图算法有几个我们需要注意的点： 使用bin替代原始数据相当于增加了正则化； 使用bin意味着很多数据的细节特征被放弃了，相似的数据可能被分到相同的桶中，这样数据之间的差异也就随之消失了； bin数量选择决定了正则化的程度...，bin越少惩罚越严重，欠拟合的风险也就越高； 构建直方图的时候不需要对数据进行排序（比XGB的时间消耗少）； 直方图除了保存划分阈值和当前bin内样本数以外，还保存了当前bin内所有样本的一阶梯度和（...06 合并互斥特征 Lightgbm关于互斥特征的合并用到了直方图（Histogram）算法。直方图算法的基本思想是先把连续的特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。

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「R」数据可视化4 : 直方图条形图

什么是直方图/条形图？ 直方图和条形图看起来没有什么区别，长得很像，但是这两者并不同一种统计图像。具体来说，通常直方图用来描述连续型数据，比如年龄、身高、体重等。...对于直方图，我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱（bin），所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。...实际上并没有太大的区别，geom_histogram()等同于geom_bar()+stat_bin()。...Ideal color：钻石的颜色，从J（最差）到D（最好） clarity：钻石的净度，I1（最差）SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (最好) x：长度，单位mm y：宽度...所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。

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